NUMPY FLIPLR() ОБЪЯСНЕН ПРИМЕРАМИ

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим NumPy fliplr. Наряду с этим мы также рассмотрим его синтаксис и параметры. Чтобы сделать тему предельно ясной, мы также рассмотрим несколько примеров. Но сначала давайте попробуем понять NumPy.fliplr() через его определение. Предположим, у вас есть матрица. Приходит запрос, где вам нужно перевернуть записи в каждой строке с сохранением столбца. Эта функция пригодится в данной ситуации, и вы можете достичь ее всего одной строкой кода. Теперь, продвигаясь вперед, мы рассмотрим его синтаксис, а затем параметры.

СИНТАКСИС NUMPY FLIPLR()

Ниже приведен общий синтаксис этой функции

numpy.fliplr(m)

Относительно простой синтаксис по сравнению с другими функциями NumPy. С ним связан только один параметр, который мы будем обсуждать далее.

ПАРАМЕТРЫ NUMPY FLIPLR()

M: array_like

Он представляет входной массив, над которым должна быть выполнена операция. Для работы этой функции входной массив должен быть как минимум 2-мерным. Для 1-d массива можно использовать другую функцию, называемую numpy. flipud().

ВЕРНУТЬ

f:ndarray

Он возвращает выходной массив с перевернутыми столбцами . Так как операция возвращается, то операция O(1).

Теперь с синтаксисом и параметрами покончено. Давайте рассмотрим несколько примеров, которые помогут нам лучше понять эту концепцию.

ПРИМЕРЫ

#input
import numpy as ppool
a=[[1,23],
    [34,6]]
print(ppool.fliplr(a))

Выход:

[[23  1]
 [ 6 34]]

Выше мы можем увидеть простой пример NumPy fliplr. В приведенном выше примере мы сначала импортировали NumPy href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Module”>модуль. После этого мы определили 2-мерный массив. В последней строке нашего кода мы использовали оператор print. Наш результат оправдывает наш вклад и нашу функцию. Мы получаем [23,1], который реверс [1,23] и [6,34] реверс [34,6]. Здесь мы видим, что одни и те же элементы строки переворачиваются, а форма массива сохраняется. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Module”>модуль. После этого мы определили 2-мерный массив. В последней строке нашего кода мы использовали оператор print. Наш результат оправдывает наш вклад и нашу функцию. Мы получаем [23,1], который реверс [1,23] и [6,34] реверс [34,6]. Здесь мы видим, что одни и те же элементы строки переворачиваются, а форма массива сохраняется.

Теперь рассмотрим другой пример с 3-мерной матрицей.

#input
import numpy as ppool
a=[[1,2,3],
   [4,5,6],
   [7,8,9]]
print(ppool.fliplr(a))

Выход:

[[3 2 1]
 [6 5 4]
 [9 8 7]]

В приведенном выше примере единственная разница заключается в том, что мы использовали трехмерный массив. Сначала мы импортировали модуль NumPy. После чего мы определили наш массив, а затем использовали оператор print, чтобы получить желаемый результат. Здесь мы снова видим это, и значения переключаются слева направо. В то же время форма массива все еще сохраняется. Здесь мы видим, что положение среднего элемента остается неизменным.

NUMPY.FLIPLR() VS FLIPUD()

В этом разделе мы сравним две функции NumPy и основные различия между ними. Как было сказано выше, мы знаем, что функция fliplr() используется для переворачивания массива слева направо. Напротив, функция flipud() используется для перемещения функции сверху вниз.

Теперь рассмотрим влияние функции на аналогичный массив.

fliplr()	флипуд()
импорт numpy как popoola=[[1,2],[3,4]]print(p pool.fliplr(a))	импорт numpy как popoola=[[1,2],[3,4]]print(p pool.flipud(a))
#ouptut[[2 1][4 3]]	##выход[[3 4][1 2]]

Сравнительная таблица

Из приведенной выше таблицы можно сделать вывод. Кроме того, мы можем определить основное различие между функцией 2.

ДОЛЖЕН ЧИТАТЬ

Как очистить график в Matplotlib С помощью метода clear()
Как очистить оболочку Python наиболее эффективным способом
ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ
NumPy log Function() | Что такое Numpy log в Python
МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КОРТЕЖА В СТРОКУ В PYTHON

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрели NumPy fliplr. Наряду с этим мы рассмотрели его синтаксис и параметры. Для лучшего понимания мы рассмотрели несколько примеров. В конце концов, мы можем сделать вывод, что NumPy.fliplr() используется для сдвига массива слева направо с сохранением формы массива. Я надеюсь, что эта статья сможет прояснить все ваши сомнения и сделать эту тему кристально ясной для вас. Если у вас все еще есть какие-либо нерешенные вопросы или сомнения, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать NumPy vstack дальше.